機(jī)器視覺行業(yè)專題研究

機(jī)器視覺行業(yè)專題研究1、機(jī)器視覺具有多維優(yōu)勢，國內(nèi)處于高速發(fā)展初期1.1、屬于人工智能分支，相比人眼優(yōu)勢顯著機(jī)器視覺屬于人工智能范疇，國內(nèi)外已開始大量應(yīng)用。機(jī)器視覺被稱為智能制造的

“智慧之眼”，為智能制造打開了新的“視”界，是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段。根據(jù)美國自動成像協(xié)會（AIA）的定義，機(jī)器視覺（MachineVision）是一種應(yīng)用于工業(yè)和非工業(yè)領(lǐng)域的硬件和軟件組合，它基于捕獲的圖像為設(shè)備執(zhí)行其功能提供操作指導(dǎo)。人工智能的應(yīng)用技術(shù)主要包括語音類技術(shù)、視覺類技術(shù)、自然語言處理類技術(shù)和基礎(chǔ)硬件等，其中，機(jī)器視覺技術(shù)是機(jī)器人自主行動的前提，能夠?qū)崿F(xiàn)計算機(jī)系統(tǒng)對于外界環(huán)境的觀察、識別和判斷等功能，是人工智能范疇最重要的前沿分支之一。機(jī)器視覺技術(shù)涉及機(jī)械、電子、光學(xué)、自動控制、計算機(jī)科學(xué)、圖像處理和模式識別等諸多領(lǐng)域，在國內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)中占比超過40%，應(yīng)用范圍十分廣泛。機(jī)器視覺具有識別、測量、定位、檢測四大功能，技術(shù)實現(xiàn)難度依次增加。機(jī)器視覺的諸多功能基本可歸為識別、測量、定位和檢測功能四大類，識別是指對目標(biāo)物的外形、顏色、字符、條碼等特征進(jìn)行甄別；測量是指對目標(biāo)的幾何尺寸進(jìn)行測量，把獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確的計算出目標(biāo)物的幾何尺寸，高精度以及復(fù)雜形態(tài)的測量是機(jī)器視覺的優(yōu)勢領(lǐng)域；定位是對目標(biāo)物的二維或三維位置信息進(jìn)行獲??；檢測是對目標(biāo)物的外觀進(jìn)行監(jiān)測，包括產(chǎn)品完整檢測、外觀缺陷檢測等。速度和精度是衡量機(jī)器視覺識別、測量、定位和檢測功能的主要指標(biāo)，從技術(shù)實現(xiàn)難度來看，四大功能實現(xiàn)的難度依次遞增。機(jī)器視覺的本質(zhì)是為機(jī)器植入“眼睛”和“大腦”。機(jī)器視覺主要分為成像和圖像處理兩大部分，光源、鏡頭、相機(jī)和圖像采集卡相當(dāng)于眼睛，連接電纜相當(dāng)于傳入神經(jīng)，圖像處理系統(tǒng)相當(dāng)于大腦，控制機(jī)構(gòu)與執(zhí)行機(jī)構(gòu)相當(dāng)于手腳等器官。一臺機(jī)器視覺設(shè)備的工作流程包括視覺成像、自動圖像獲取、圖像預(yù)處理、圖像定位與分割、圖像識別與檢測、視覺伺服與優(yōu)化控制等環(huán)節(jié)，被測對象到達(dá)指定位置后向圖像采集卡發(fā)觸發(fā)脈沖，圖像采集卡接收到脈沖信號后，將觸發(fā)信號分別傳輸給相機(jī)和光照系統(tǒng)，由相機(jī)進(jìn)行圖像抓取，將光信號轉(zhuǎn)變成為有序的電信號，再將該信號模數(shù)轉(zhuǎn)換并送到圖像處理軟件，再根據(jù)需求對圖像進(jìn)行處理分析、識別，并返回判斷結(jié)果或者邏輯控制值傳遞給控制機(jī)構(gòu)執(zhí)行，完成特定功能工作流程。機(jī)器視覺相比人類視覺多方面優(yōu)勢顯著，眾多應(yīng)用場景替代價值較高。機(jī)器視覺是實現(xiàn)設(shè)備精密控制、智能化、自動化的有效途徑，堪稱現(xiàn)代工業(yè)和智能制造的機(jī)器眼睛，相比于人類視覺在精確性、速度性、適應(yīng)性、客觀性、重復(fù)性、可靠性、效率性、感光范圍和信息集成上具有多方面領(lǐng)先優(yōu)勢。目前機(jī)器視覺主要應(yīng)用于工業(yè)自動化領(lǐng)域，在被檢測物品移動速度快、精確性要求高和工作重復(fù)性較高的場景下，機(jī)器視覺設(shè)備相比人眼工作效率提升明顯，能夠代替人眼在多種場景下實現(xiàn)識別、定位、測量、檢測等多種功能。1.2、國內(nèi)處于發(fā)展初期，市場規(guī)?？焖贁U(kuò)張全球來看，在成像、應(yīng)用、算力、算法的逐輪驅(qū)動下，機(jī)器視覺行業(yè)進(jìn)入發(fā)展早期。世界范圍來看，1969-1980年期間機(jī)器視覺還處于萌芽期，主要由成像技術(shù)驅(qū)動，還未形成完整的機(jī)器視覺概念；1980-1990年間機(jī)器視覺處于起步期，隨著CCD圖像傳感器、CPU與DSP等硬件與圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器視覺逐步由理論研究走向工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用；1990-2000年機(jī)器視覺行業(yè)處于成長波動期，由于成像技術(shù)和算法算力發(fā)展還不成熟，系統(tǒng)成本非常高，產(chǎn)業(yè)進(jìn)入成長波動期；2000-2010年在應(yīng)用和算力的雙重驅(qū)動下，機(jī)器視覺行業(yè)正式進(jìn)入發(fā)展早期，F(xiàn)PD平板檢測、PCB檢測和汽車行業(yè)均提出大量需求；2010-2020年期間在算法的驅(qū)動下，機(jī)器視覺行業(yè)迎來加速發(fā)展期，在電子、汽車、半導(dǎo)體等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。國內(nèi)來看，起步較晚但已處于高速發(fā)展初期，已由代理服務(wù)逐步轉(zhuǎn)向自主研發(fā)。1990-2000年中國機(jī)器視覺行業(yè)處于萌芽期，90年代國內(nèi)開始出現(xiàn)機(jī)器視覺代理企業(yè)，主要從事機(jī)器視覺器件及技術(shù)的代理服務(wù)；2001-2010年，國內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)處于起步期，在人民幣印鈔質(zhì)量檢測，煙草和原棉異物剔除、郵政分揀等代表性下游應(yīng)用需求拉動下，國內(nèi)開始出現(xiàn)一批專業(yè)的機(jī)器，越來越多企業(yè)開始探索與研發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的機(jī)器視覺軟硬件設(shè)備，隨著USB2.0接口的相機(jī)和采集卡等器件方面逐漸占據(jù)入門級市場，產(chǎn)品性能不斷提升；2011年-2020年是國內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)的發(fā)展初期，2011年開始以蘋果手機(jī)加工制造為核心的3C電子制造產(chǎn)業(yè)需求提升較快，直接推動中國機(jī)器視覺高速發(fā)展，自2019年開始國內(nèi)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)持續(xù)保持20%-30%的增速。根據(jù)CBInsight數(shù)據(jù)，2020年已成為繼美、日之后的全球第三大市場。全球機(jī)器視覺市場規(guī)?；謴?fù)穩(wěn)健增長，2019年歐美市場合計占比65.7%。根據(jù)MarketsandMarkets數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2016-2019年全球機(jī)器視覺市場規(guī)模保持穩(wěn)健增長，年均復(fù)合增速達(dá)18%，2019年達(dá)到102億美元。2020年由于疫情對全球各行業(yè)沖擊影響較大，下游行業(yè)需求低迷背景下機(jī)器視覺市場規(guī)模有所滑落，全球機(jī)器視覺器件市場規(guī)模為102億美元。2021年伴隨傳統(tǒng)工業(yè)復(fù)蘇和新能源行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動了相關(guān)企業(yè)的擴(kuò)產(chǎn)需求，視覺檢測產(chǎn)品需求有所增長。根據(jù)MarketsandMarkets預(yù)測，2021-2025年全球機(jī)器視覺市場規(guī)模預(yù)計將保持6%的復(fù)合增速穩(wěn)健增長。同時，2019年歐洲和北美機(jī)器視覺市場規(guī)模合計占比達(dá)65.7%，全球市場主要集中于歐美地區(qū)。國內(nèi)機(jī)器視覺市場銷售額快速增長，企業(yè)數(shù)量不斷增加。根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)顯示，2019年中國機(jī)器視覺銷售額達(dá)103億元，2016年-2019年均復(fù)合增長率達(dá)28%，遠(yuǎn)大于全球市場18%的增速水平，其中3D機(jī)器視覺市場受益于下游行業(yè)需求放量，持續(xù)保持高速增長。從國內(nèi)企業(yè)數(shù)量來看，2010年國內(nèi)機(jī)器視覺企業(yè)僅有60家，伴隨國內(nèi)對自主技術(shù)產(chǎn)權(quán)的不斷研究和在光源、相機(jī)等領(lǐng)域的不斷摸索，截至2019年國內(nèi)機(jī)器視覺企業(yè)數(shù)量達(dá)到峰值，為819家，2020年有所回落下降至637家，但相比2010年已有十余倍的增長。未來伴隨機(jī)器視覺行業(yè)銷售額進(jìn)一步擴(kuò)大和企業(yè)數(shù)量進(jìn)一步增長，供需共振下預(yù)計行業(yè)將持續(xù)保持高景氣度。1.3、產(chǎn)業(yè)鏈包括上游零部件和中游集成商，上游潛在市場空間更大機(jī)器視覺行業(yè)包括上游軟硬件廠商和中游集成制造設(shè)備商，下游應(yīng)用領(lǐng)域百花齊放。機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上游由機(jī)器視覺零部件和算法軟件構(gòu)成，核心零部件包括光源、工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、算法軟件等，國內(nèi)機(jī)器視覺上游市場主要由國外老牌廠商占領(lǐng)；中游包括機(jī)器視覺整機(jī)裝備制造商、系統(tǒng)集成商，主要負(fù)責(zé)軟件的二次開發(fā)和設(shè)備的整機(jī)制造，由于下游需求相對碎片化中游企業(yè)的市場集中度較低；機(jī)器視覺下游為終端應(yīng)用行業(yè)，涵蓋電子、半導(dǎo)體、汽車制造、食品包裝、制藥等領(lǐng)域，應(yīng)用場景類型眾多百花齊放。核心零部件與軟件開發(fā)為機(jī)器視覺成本主要構(gòu)成，上游潛在市場空間更大。機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈整體可分為核心零部件和軟件提供商、集成和軟件服務(wù)商，其中核心零部件及軟件包括光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等。在整個機(jī)器視覺系統(tǒng)成本構(gòu)成上，核心零部件及軟件開發(fā)占據(jù)了80%的比例，是產(chǎn)業(yè)鏈中核心環(huán)節(jié)，中游的組裝集成在產(chǎn)業(yè)鏈中價值占比相對有限僅為15%，后端的維護(hù)環(huán)節(jié)市場占比僅為5%。由于機(jī)器視覺行業(yè)下游應(yīng)用較為分散，標(biāo)準(zhǔn)化程度較低，因此中游設(shè)備商針對特定行業(yè)調(diào)試開發(fā)的成本較高，商業(yè)模式上在不同行業(yè)快速推廣復(fù)制的可能性相對較低，相比之下上游核心零部件產(chǎn)品一般標(biāo)準(zhǔn)化程度較高，且受下游市場需求變化影響相對有限，整體來看相比中游，上游的潛在市場空間更大。2、四大助力疊加技術(shù)驅(qū)動，機(jī)器視覺賽道坡長雪厚2.1、機(jī)器視覺坡長雪厚，國產(chǎn)替代空間廣闊國內(nèi)市場規(guī)模快速增長，在工業(yè)企業(yè)技改支出中占比仍偏低。根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟預(yù)測，國內(nèi)機(jī)器視覺市場規(guī)模自2021年起將保持年均27%左右的高速增長水平，預(yù)計到2023年國內(nèi)機(jī)器視覺市場規(guī)模將接近300億元。同時，近年來，中國工業(yè)企業(yè)技術(shù)改造支出逐步增加，2016年至2019年間年均復(fù)合增長率達(dá)3%。其中，國內(nèi)機(jī)器視覺的銷售額在2016年-2019年期間分別為49、69、84、103億元，在全國工業(yè)企業(yè)技改投資經(jīng)費(fèi)支出中的占比雖逐步提升，但也僅維持在2%-3%左右，國內(nèi)機(jī)器視覺的滲透率還處于相對較低水平，未來成長空間廣闊。國內(nèi)市場以產(chǎn)品代理商和外資企業(yè)為主，國產(chǎn)替代空間十分廣闊。國內(nèi)機(jī)器視覺市場上國際品牌達(dá)200多家，近乎是內(nèi)資品牌的2倍，以外資品牌為主。同時，中國機(jī)器視覺行業(yè)主要以產(chǎn)品代理商和系統(tǒng)集成及設(shè)備制造為主，底層開發(fā)商較少，自主研發(fā)能力不足，更多是進(jìn)行二次應(yīng)用開發(fā)。截至2020年國內(nèi)機(jī)器視覺各類產(chǎn)品代理商超過了300家，專業(yè)的機(jī)器視覺系統(tǒng)集成商100多家。從全球市場來看，盡管中國機(jī)器視覺市場發(fā)展速度飛快，但由于起步較晚，國際機(jī)器視覺市場主要被美國和德國占據(jù)，占比分別達(dá)到29.76%和24.5%，尤其在機(jī)器視覺底層核心零部件方面，目前仍以外資品牌為主。行業(yè)盈利中樞保持較高水平，上游盈利空間大于中游。產(chǎn)業(yè)鏈上游的海外龍頭企業(yè)基恩士和康耐視2016-2020年間的平均銷售毛利率分別達(dá)到81.61%和76.22%，鏡頭龍頭企業(yè)巴斯勒為50%，國內(nèi)光源龍頭企業(yè)奧普特

2017-2020年間平均毛利率為72.55%，顯著高于一般制造業(yè)企業(yè)。國內(nèi)中游龍頭企業(yè)天準(zhǔn)科技和矩子科技

2016-2020年間的平均銷售毛利率分別為39.88%和48.69%，雖高于傳統(tǒng)集成制造企業(yè)，但顯著低于上游企業(yè)。上游企業(yè)處于價值鏈的頂端，掌握核心技術(shù)且壁壘較高，同時上游很多產(chǎn)品可以標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，具有規(guī)模效應(yīng)，整體盈利水平和盈利空間大于中游企業(yè)。2.2、政策持續(xù)加碼+人口老齡化加劇+制造業(yè)工資上漲+疫情影響常態(tài)化，共同助推機(jī)器視覺高成長相關(guān)政策持續(xù)加碼，助力行業(yè)高速發(fā)展。機(jī)器視覺技術(shù)是實現(xiàn)工業(yè)智能化中數(shù)據(jù)采集需用到的必備技術(shù)，為了保持中國制造業(yè)在世界的領(lǐng)先地位，中國近5年提出十余項重點政策予以扶持。2015年國務(wù)院在中國制造2025中提出2025年邁入制造強(qiáng)國行列，2035年中國制造業(yè)整體達(dá)到世界制造強(qiáng)國陣營中等水平，初步制定了中國制造業(yè)后續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略宏圖；2017年國務(wù)院在新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃中提出2025年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平，2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，對人工智能技術(shù)的后續(xù)發(fā)展亦提出明確規(guī)劃；2020至2021年期間，伴隨國內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)自主研發(fā)技術(shù)的不斷成熟，國家標(biāo)準(zhǔn)智能制造機(jī)器視覺在線檢測測試方法等文件中開始陸續(xù)明確機(jī)器視覺行業(yè)的發(fā)展路徑，以及與人工智能、智能制造的結(jié)合方式等，“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃（征求意見稿）明確提出到2025年規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)基本普及數(shù)字化，骨干企業(yè)實現(xiàn)智能轉(zhuǎn)型升級。人口老齡化加劇和疫情影響常態(tài)化的背景下，制造業(yè)平均工資的不斷上漲助推工業(yè)智能化加速升級。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國內(nèi)就業(yè)人口數(shù)量增長放緩、老年人口占比上升，預(yù)計中國人口結(jié)構(gòu)老齡化將成為一個不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。國家統(tǒng)計局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2020年末，中國65歲及以上人口數(shù)量為1.91億人，占總?cè)丝诘谋戎剡_(dá)到13.5%，同比增加0.9%，老齡化程度不斷加深。同時，德爾塔、奧密克戎等病毒毒株的出現(xiàn)對工業(yè)企業(yè)的開工率帶來較大不確定性，世界衛(wèi)生組織舉行緊急會議后發(fā)布聲明，將奧密克戎列為“需要關(guān)注的變異株”，機(jī)器替人的需求進(jìn)一步增加。隨著人口老齡化速度加快，用工成本不斷上升，2020年中國制造業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資達(dá)8.24萬元，比2016年增加2.29萬元，制造業(yè)企業(yè)面臨成本壓力和較大生產(chǎn)不確定性，實現(xiàn)機(jī)器視覺普及是大勢所趨。國內(nèi)各省市機(jī)器視覺應(yīng)用進(jìn)展穩(wěn)步推進(jìn)。截至2020年底，中國各主要省市在人工智能和機(jī)器視覺領(lǐng)域均已形成一定產(chǎn)業(yè)布局，并明確提出后續(xù)發(fā)展規(guī)劃。其中，河北、河南、吉林、云南等地區(qū)明確提出機(jī)器視覺計劃的相關(guān)戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，北京、上海、浙江、廣東、深圳等地區(qū)明確提出智能機(jī)器人相關(guān)的戰(zhàn)略發(fā)展目標(biāo)，智能工廠、數(shù)字化車間、智能制造等概念在陸續(xù)出現(xiàn)在各地區(qū)制造行業(yè)發(fā)展規(guī)劃中。在制造業(yè)升級的大背景下，全國各省市各地區(qū)齊頭并進(jìn)，圍繞智能制造的主線展開布局，機(jī)器視覺作為智能制造之眼，是進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集的必要條件，從產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)順序來看，將優(yōu)先受益于制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級，伴隨企業(yè)投資支出的逐步增加，機(jī)器視覺行業(yè)將逐步放量，步入發(fā)展快車道。2.3、技術(shù)升級是機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力技術(shù)升級帶來的降本增效，是機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力。從全球機(jī)器視覺相關(guān)專利數(shù)量來看，截至2019年全球機(jī)器視覺累計專利數(shù)量達(dá)8.6萬項，2010-2019年期間新增專利數(shù)量同比增速持續(xù)保持正增長，2017-2019年期間新增專利數(shù)量保持在17%左右的增速水平。伴隨專利技術(shù)的逐步增加，全球機(jī)器視覺技術(shù)的不斷完善，機(jī)器視覺相對于人工的比較優(yōu)勢進(jìn)一步擴(kuò)大，將進(jìn)一步打開行業(yè)發(fā)展空間。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系逐步完善，加快推進(jìn)核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化。目前行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化組織主要有ISO/IECJTC11/SC24，ITU：SG16，IPC，IEEE，G3國際機(jī)器視覺標(biāo)準(zhǔn)化組織AIA、EMVA、JIIA、VDMA和CMVU等，G3已發(fā)布多項行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，對于通用、安全與可靠性，器件、接口與測試、驗收與測評、工業(yè)互聯(lián)等方面均已明確相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)中部分也已完成發(fā)布。行業(yè)發(fā)展的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)逐步統(tǒng)一有利于國內(nèi)機(jī)器視覺在良性發(fā)展軌道中不斷成長。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系逐步完善，加快推進(jìn)核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化。目前行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化組織主要有ISO/IECJTC11/SC24，ITU：SG16，IPC，IEEE，G3國際機(jī)器視覺標(biāo)準(zhǔn)化組織AIA、EMVA、JIIA、VDMA和CMVU等，G3已發(fā)布多項行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，對于通用、安全與可靠性，器件、接口與測試、驗收與測評、工業(yè)互聯(lián)等方面均已明確相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)中部分也已完成發(fā)布。行業(yè)發(fā)展的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)逐步統(tǒng)一有利于國內(nèi)機(jī)器視覺在良性發(fā)展軌道中不斷成長。嵌入式視覺系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)、3D視覺、計算成像是機(jī)器視覺四大技術(shù)演進(jìn)方向。當(dāng)前機(jī)器詩句在成像質(zhì)量上仍有較大提高空間，嵌入式視覺系統(tǒng)和計算成像主要解決這方面問題。嵌入式技術(shù)可將具有深度學(xué)習(xí)算法和圖像處理功能的AI模塊集成至工業(yè)相機(jī)，近年來嵌入式機(jī)器視覺應(yīng)用快速增加，消費(fèi)電子、自動駕駛、生命科學(xué)、農(nóng)業(yè)等場景的需求不斷增長，帶動國內(nèi)企業(yè)在嵌入式機(jī)器視覺上的研發(fā)投入不斷增加。根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)，2018-2020年間國內(nèi)企業(yè)在嵌入式視覺系統(tǒng)研發(fā)上的投入年均復(fù)合增長率達(dá)41.4%。深度學(xué)習(xí)和3D視覺均屬于視覺分析技術(shù)，可以對傳統(tǒng)算法進(jìn)行優(yōu)化并提供更豐富維度的信息，幫助機(jī)器視覺提高圖像處理的智能化水平。2018-2020年間，AI驅(qū)動的解決方案和3D解決方案兩個方向的研發(fā)投入年均復(fù)合增長率分別為40.8%和49.7%，研發(fā)投入持續(xù)保持高速增長。綜合來看，嵌入式視覺系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)、3D視覺、計算成像是全球機(jī)器視覺四大主流技術(shù)升級路線。嵌入式技術(shù)為智能工業(yè)相機(jī)提供關(guān)鍵價值賦能。智能工業(yè)相機(jī)是工業(yè)自動化領(lǐng)域邊緣智能的重要實現(xiàn)手段，嵌入式技術(shù)可用于實現(xiàn)將圖像處理和深度學(xué)習(xí)算法的AI模塊集成至工業(yè)相機(jī)，實現(xiàn)邊緣智能，最主要的應(yīng)用包括ADAS、工業(yè)自動化以及安防監(jiān)控。通過對AI芯片的集成，智能相機(jī)可以在特定的應(yīng)用環(huán)境中實現(xiàn)圖像處理并利用內(nèi)嵌的人工智能算法做出邏輯判斷，為自動化場景提供無需人工干預(yù)的智能方案。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可協(xié)助提高傳統(tǒng)方式的普適性程度并提速新場景適配過程。目前采用傳統(tǒng)方式的機(jī)器視覺技術(shù)在結(jié)構(gòu)化場景相對固定、工作內(nèi)容重復(fù)度高的情況下，相對人眼監(jiān)測在速度和準(zhǔn)確性上具有優(yōu)勢，但隨著機(jī)器視覺下游應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，傳統(tǒng)方式對于復(fù)雜化、細(xì)微化的場景處理上呈現(xiàn)出通用性低、不易復(fù)制、對使用人員要求高等缺點。深度學(xué)習(xí)是將原始的數(shù)據(jù)特征通過多步的特征轉(zhuǎn)換得到一種更高層次、更抽象的特征表示，并進(jìn)一步輸入到預(yù)測函數(shù)得到最終結(jié)果。簡單來講，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以在全新領(lǐng)域的復(fù)雜檢測環(huán)境下，為傳統(tǒng)方式賦予人眼的靈活智能。國內(nèi)外3D視覺研究進(jìn)度趨近，國內(nèi)應(yīng)用場景更為豐富。3D視覺相對于2D視覺可獲得物體的空間坐標(biāo)信息，更為契合精細(xì)化程度和自動化程度越來越高的工業(yè)控制升級趨勢，但二者各有優(yōu)劣。由于成本原因3D視覺還不能完全取代2D視覺。目前標(biāo)準(zhǔn)化的3D視覺軟硬件產(chǎn)品已進(jìn)入市場，產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)初步形成，在3D視覺算法研究上國內(nèi)外企業(yè)起步時間趨近，研究進(jìn)度還均處于起步階段，研究進(jìn)度趨近。同時，國內(nèi)有更多的3D機(jī)器視覺應(yīng)用場景，以汽車、電子、電池等為代表的新場景不斷涌現(xiàn)，國內(nèi)企業(yè)在3D技術(shù)應(yīng)用研究上具有天然更為優(yōu)質(zhì)的環(huán)境。精準(zhǔn)成像是機(jī)器視覺成功的前提，計算成像技術(shù)可突破傳統(tǒng)光電成像的功能與成本局限問題。如何在方案成本和光路復(fù)雜程度之間實現(xiàn)平衡，最大化地實現(xiàn)成像效果，是各家機(jī)器視覺廠商首先需要解決的核心問題。計算成像技術(shù)就是在傳統(tǒng)“所見即所得”的光學(xué)成像方法上增加了“計算”的過程，即通過建立目標(biāo)場景與觀測圖像之間的變化獲調(diào)制模型，然后利用不同的計算方法重建獲增強(qiáng)成像的過程，可突破傳統(tǒng)光電成像器件、功能與成本局限的問題，滿足更高分辨率、更大景深、更多維度的光電成像的內(nèi)部需求。同時，計算成像使得超衍射成像、無透鏡成像、大視場高分辨率成像及透過散射介質(zhì)清晰成像等成為可能，有助于促進(jìn)成像設(shè)備的高性能化、微型化和智能化。2.4、消費(fèi)電子是機(jī)器視覺主要應(yīng)用領(lǐng)域，汽車與電池是未來主要增長點機(jī)器視覺的用途不斷拓寬，消費(fèi)電子是機(jī)器視覺最主要的應(yīng)用領(lǐng)域。據(jù)中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計，2020年機(jī)器視覺在電子、半導(dǎo)體、汽車領(lǐng)域的銷售額分別占全行業(yè)銷售額的52.9%、10.3%、8.8%。電子信息制造行業(yè)自動化、標(biāo)準(zhǔn)化程度高，產(chǎn)品生命周期短、更新?lián)Q代快，是機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用較早、需求最大的領(lǐng)域。消費(fèi)電子類元器件尺寸較小，監(jiān)測要求較高，適合使用機(jī)器視覺進(jìn)行檢測，其中以蘋果產(chǎn)業(yè)鏈衍生出的檢測需求為代表，包括液晶屏AA區(qū)定位、輪廓度檢測、手機(jī)零件裝配定位、螺絲裝配定位等，現(xiàn)在仍是機(jī)器視覺技術(shù)的最主要應(yīng)用市場。汽車與電池是未來機(jī)器視覺行業(yè)的主要增長點。機(jī)器視覺目前在整車生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用十分廣泛，在貼片機(jī)、擠壓磨具、監(jiān)測點、齒輪、焊接線纜等多環(huán)節(jié)均需使用機(jī)器視覺技術(shù)，同時在電池的電極檢測、裝配檢測、化成檢測、模塊和電池組系統(tǒng)檢測均存在應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)需求。未來汽車智能化水平不斷提高，新能源汽車快速放量帶來的裝配檢測和電池檢測將是機(jī)器視覺行業(yè)未來主要增長點。技術(shù)成熟加速商業(yè)化落地，鋰電池檢測市場率先打開。目前電池占據(jù)新能源汽車總成本的40%-50%，電池的電極檢測、電極片距離測量、封蓋焊接引導(dǎo)和檢測、軟包表面檢測、光學(xué)字符識別等均需要用到機(jī)器視覺技術(shù)，以保證電池的高性能和大容量。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2015年國內(nèi)鋰離子電池產(chǎn)量僅為55.98億只，2020年為188.45億只，復(fù)合增速達(dá)27%，截至2021年Q3為166.83億只，已接近2020年全年水平，預(yù)計2021年將繼續(xù)保持高速增長。根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2020年國內(nèi)電子及半導(dǎo)體市場規(guī)模為36.12億元。鋰電池檢測復(fù)雜程度較高，未來隨著新能源汽車滲透率的提升，鋰電池產(chǎn)量的快速增長將帶動相應(yīng)機(jī)器視覺市場需求打開。智能制造和自動駕駛是機(jī)器視覺主要應(yīng)用領(lǐng)域，智能化和輕量化趨勢加速市場滲透。目前機(jī)器視覺在汽車領(lǐng)域主要應(yīng)用于智能制造和智能駕駛兩個方向。智能制造方向來看，汽車生產(chǎn)領(lǐng)域中至少上百個環(huán)節(jié)均存在應(yīng)用機(jī)器視覺進(jìn)行檢測、定位和測量的需求，包括區(qū)分軸長、檢測點火線圈中的彎曲端子、檢測焊珠位置、裝配過程中的跟蹤等，應(yīng)用需求十分廣泛；自動駕駛方向來看，完成自動駕駛的首要前提是車載傳感器，其中核心組件是車載攝像頭，包括單目視覺、雙目視覺等。2020年中國新能源汽車銷量136.73萬輛，2021年全年銷量達(dá)352.05萬輛，同比增長157%，智能制造的需求相應(yīng)獲得增量成長。未來在汽車智能化和輕量化趨勢下，單車電子件價值量將持續(xù)提升，對應(yīng)汽車產(chǎn)線應(yīng)用機(jī)器視覺的需求將進(jìn)一步增加。3、上游零部件：國產(chǎn)替代進(jìn)行時，各環(huán)節(jié)有序推進(jìn)3.1、國產(chǎn)替代進(jìn)行時，3D設(shè)備增速最快國內(nèi)機(jī)器視覺市場較為分散，國產(chǎn)品牌進(jìn)口替代穩(wěn)步推進(jìn)。2020年基恩士在中國地區(qū)的收入占比市場總收入的34%，康耐視占9%，奧普特占5%，其他所有企業(yè)分享剩余的一半市場，市場集中度較低。根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)，2018-2020年中國國產(chǎn)品牌市場規(guī)模占比穩(wěn)步提升，2020年已有51.33%，進(jìn)口替代正在穩(wěn)步推進(jìn)，在此過程中三方面內(nèi)容值得關(guān)注。一是國產(chǎn)品牌占據(jù)的51.33%市場份額中龍頭企業(yè)奧普特僅有5%，國產(chǎn)企業(yè)競爭格局更為分散；二是目前國產(chǎn)企業(yè)仍以代理商為主，具備自主生產(chǎn)能力的企業(yè)以中低端領(lǐng)域進(jìn)口替代為主，距離實現(xiàn)高端產(chǎn)品進(jìn)口替代仍有一段距離；三是從各產(chǎn)品的替代難度來看，光源目前已基本實現(xiàn)國產(chǎn)替代，集成商的技術(shù)水平目前基本追趕上國外先進(jìn)企業(yè)，其余環(huán)節(jié)目前替代難度仍較大。3D相機(jī)/3D采集設(shè)備銷售額增速最快。從市場規(guī)模增速來看，2018年-2020年間3D相機(jī)/3D采集設(shè)備的銷售額年均復(fù)合增速為53.8%，其他環(huán)節(jié)產(chǎn)品的年均增速一般在20%左右，3D相機(jī)/3D采集設(shè)備的銷售額年均增速明顯更高。3D相機(jī)相比于2D相機(jī)性能優(yōu)勢更為顯著，具有更廣泛的應(yīng)用，預(yù)計未來仍將保持高速增長。3.2、光源：基本實現(xiàn)國產(chǎn)，國內(nèi)企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位光源是機(jī)器視覺系統(tǒng)的重要零部件，LED光源綜合性能更為突出。光源是指用于為工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用場景提供照明的系統(tǒng)，主要包括光源和光源控制器，是影響機(jī)器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。工業(yè)中使用光源的目的是實現(xiàn)圖像中目標(biāo)與背景的最佳分離，獲得高品質(zhì)、高對比度的圖像。因此，好的光源產(chǎn)品需要保證足夠的亮度和穩(wěn)定性，物體位置不斷變化下也不會影響成像質(zhì)量。光源主要分為高頻熒光燈、鹵素?zé)艉蚅ED光源三種。其中，LED光源由于分布式設(shè)計和合理的電流分配技術(shù)，具有形狀自由度高、使用壽命長、運(yùn)行成本低、發(fā)光穩(wěn)定等綜合優(yōu)勢，成為機(jī)器視覺領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的光源。光源市場高端化趨勢明顯，用于3D視覺的輔助結(jié)構(gòu)光源市場逐步打開。光源照射方法可分為背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光照明和頻閃光照明。背向照明是將被拍攝物體放在光源和相機(jī)之間，優(yōu)點是可獲得高對比度的圖像；前向照明是將光源和相機(jī)位放置于被拍攝物體的同側(cè)，優(yōu)點是便于安裝；結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被檢測物體上，根據(jù)明暗畸變解調(diào)出被檢測物體的三維信息；頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，相機(jī)與光源同步拍攝高速運(yùn)動物體的圖像。目前，機(jī)器視覺光源逐漸向著高端化方向發(fā)展，以結(jié)構(gòu)光、同軸光等為代表的高端光源產(chǎn)品將成為市場主流。隨著3D視覺技術(shù)逐漸形成更多成熟的應(yīng)用方案，用于3D視覺的輔助結(jié)構(gòu)光源產(chǎn)品將逐漸打開市場，滲透進(jìn)更多工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用場景。光源技術(shù)門檻相對較低，國產(chǎn)企業(yè)具有先發(fā)優(yōu)勢且已占據(jù)主導(dǎo)地位。國外光源設(shè)計能力已經(jīng)趨于成熟，知名光源廠商日本CCS和美國Ai等，憑借強(qiáng)大的技術(shù)實力和生產(chǎn)工藝在全球高端光源市場擁有較高的占有率。由于光源技術(shù)門檻相對較低，目前技術(shù)相對成熟，相比于機(jī)器視覺其他部件，國內(nèi)廠商進(jìn)軍很早，國內(nèi)市場基本由國產(chǎn)企業(yè)主導(dǎo)，奧普特、沃德普、康視達(dá)、緯朗光電等國內(nèi)光源廠商基本已具備與國際品牌競爭的實力，其中奧普特是國內(nèi)市占率最大的生產(chǎn)商，擁有38大系列標(biāo)準(zhǔn)光源產(chǎn)品和30000多個定制設(shè)計案例經(jīng)驗，具備非標(biāo)產(chǎn)品的快速響應(yīng)能力。3.3、鏡頭：國內(nèi)企業(yè)競爭低端市場，高端市場逐步開始布局鏡頭質(zhì)量直接影響視覺系統(tǒng)的整體性能，是機(jī)器視覺系統(tǒng)中最關(guān)鍵的成像部件。鏡頭是機(jī)器視覺系統(tǒng)中被攝物體信息采集和傳遞過程的起點，相當(dāng)于人眼的晶狀體。鏡頭的作用是將目標(biāo)的光輻射聚焦在相機(jī)芯片的光敏面陣上。鏡頭的參數(shù)有焦距、視場、工作距離、分辨率、景深等，實際選擇時需要考慮與相機(jī)和圖像傳感器之間的匹配，隨著CMOS圖像傳感器技術(shù)的快速發(fā)展，傳感器具有更小的像素，故需要更高分辨率的鏡頭。除了分辨率外，所有透鏡也會受到一定的空間畸變，當(dāng)鏡頭以非線性方式拉伸或壓縮圖像，使整個傳感器的精確測量變得非常困難。傳統(tǒng)鏡頭的高畸變問題使得遠(yuǎn)心鏡頭應(yīng)用而生。遠(yuǎn)心鏡頭獨(dú)有的平行光路設(shè)計能糾正傳統(tǒng)工業(yè)鏡頭視差，可在一定物距范圍內(nèi)，使得到的圖像放大倍率不會變化，具有高分辨率、超寬景深、超低畸變的特性，在精密檢測領(lǐng)域備受歡迎。全球工業(yè)鏡頭市場平穩(wěn)增長，中國市場持續(xù)高速放量。2016-2019年全球工業(yè)鏡頭市場規(guī)模從10.8億美元增長至12.0億美元，CAGR3.4%；中國工業(yè)鏡頭市場規(guī)模則從2016年的2.3億元增長至2019年的7.0億元，CAGR45.9%，中國工業(yè)鏡頭市場正以遠(yuǎn)超全球市場的增速迅速擴(kuò)張，高速擴(kuò)張的背后主要是相關(guān)生產(chǎn)研發(fā)工藝的不斷提升，助推鏡頭生產(chǎn)的質(zhì)效不斷提升，如鍍膜技術(shù)的發(fā)展提高了鏡頭的良率、自動組立機(jī)的投入是的組裝環(huán)節(jié)由人工轉(zhuǎn)為自動組裝等，提升了組裝效率和產(chǎn)品穩(wěn)定性。國產(chǎn)企業(yè)憑借價格優(yōu)勢和量產(chǎn)能力競爭低端產(chǎn)品替代，高端市場已開始逐步布局。目前中國工業(yè)鏡頭市場主要由國外老牌鏡頭廠商主導(dǎo)，包括德國施耐德、德國卡爾蔡司、美國Navitar、日本KOWA等，這些國外企業(yè)技術(shù)積累雄厚、品牌影響力較大，在高端工業(yè)鏡頭市場優(yōu)勢明顯，但一般產(chǎn)品價格較高，對中國市場的應(yīng)用開發(fā)不足。2009年開始國內(nèi)企業(yè)開始逐步發(fā)力，但國內(nèi)工業(yè)鏡頭廠商大多體量相對較小，主要從中低端市場切入，憑借性價比優(yōu)勢與外資品牌進(jìn)行競爭，如東莞普密斯。同時，東正光學(xué)等部分國內(nèi)廠商已經(jīng)具備提供全系列工業(yè)鏡頭的實力，正積極布局高端產(chǎn)品市場，海康、大華也已具備工業(yè)相機(jī)生產(chǎn)能力。當(dāng)前國內(nèi)廠商在鏡頭制作工藝上與國外老牌廠商相比還有差距，但已經(jīng)基本能夠滿足視覺系統(tǒng)的基本需求。3.4、工業(yè)相機(jī)：歐美品牌主導(dǎo)，替代難度較大工業(yè)相機(jī)相比民用相機(jī)具有多方面優(yōu)勢，選擇相機(jī)需要考慮多方面因素。工業(yè)相機(jī)設(shè)計最初源于民用相機(jī)，工業(yè)相機(jī)與民用相機(jī)相比具有更強(qiáng)的圖像穩(wěn)定性、更高的傳輸能力、更好的工作持續(xù)性以及環(huán)境適應(yīng)性，在多方面均具有一定優(yōu)勢。不同類型的相機(jī)直接決定采集到的圖像分辨率和質(zhì)量，是機(jī)器視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵部件。在實際選用相機(jī)，首先需要考慮決定檢測精度和視野大小的分辨率，其次需考慮幀率，相機(jī)幀率需要大于等于檢測速度，再次是曝光方式，全局曝光還是卷簾曝光，準(zhǔn)確識別一般需要選擇全局曝光，最后則是其余參數(shù)的選擇，如CCD、CMOS、網(wǎng)口或USB等。智能相機(jī)解決了看得懂的問題，未來將繼續(xù)提升多維度性能。世界工業(yè)相機(jī)市場經(jīng)歷了由模擬相機(jī)到數(shù)字相機(jī)、再到智能相機(jī)的過程，2000年以前以模擬相機(jī)為主，主要解決看得見問題；2000-2015年工業(yè)相機(jī)市場處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段，主要解決看得清問題，數(shù)字信號接口取代模擬接口，高速接口協(xié)議GigEVision等開始使用，同時，2000年后智能相機(jī)開始出現(xiàn)，主要解決了看得懂的問題，可實現(xiàn)讀碼、OCR、識別、定位引導(dǎo)、測量等基本功能。智能相機(jī)將圖像的采集、處理與通信功能集成于單一相機(jī)內(nèi)，能夠在狹窄的空間進(jìn)行靈活安裝和應(yīng)用，具有成本低、易用性強(qiáng)、開發(fā)簡單快速、緊湊型一體化設(shè)計等優(yōu)點。展望未來，智能相機(jī)的成像分辨率將不斷提高，圖像采集速度大幅提升，可見光光譜向非可見光光譜拓展，單一光譜到多/高光諾譜，空間維度向3D/4D繼續(xù)延展、集成更多邊緣智能，全方位提升產(chǎn)品性能。工業(yè)相機(jī)市場在全球市場和中國市場持續(xù)穩(wěn)健增長。2016-2019年，全球工業(yè)相機(jī)市場規(guī)模從6.2億美元增長至14.0億美元，CAGR31.1%；中國工業(yè)相機(jī)市場規(guī)模從3.3億元增長至4.1億元，CAGR8.0%，增速較緩。國內(nèi)工業(yè)相機(jī)市場增速較為緩慢主要是因為國內(nèi)工業(yè)相機(jī)相關(guān)技術(shù)還不成熟，相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)驗積累還不足，產(chǎn)品更多以進(jìn)口國外品牌產(chǎn)品為主。世界范圍內(nèi)歐美企業(yè)在工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域進(jìn)入時間早，憑借強(qiáng)大的研發(fā)實力和先發(fā)優(yōu)勢，產(chǎn)生行業(yè)經(jīng)驗的不斷積累，帶動全球工業(yè)相機(jī)市場規(guī)模不斷擴(kuò)大。歐美品牌占主導(dǎo)地位，國產(chǎn)替代逐步推進(jìn)。國外品牌由于布局較早，軟硬件優(yōu)勢明顯，在國內(nèi)高分辨率、高端工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域仍占據(jù)主導(dǎo)地位，如瑞士Baumer、德國Basler、德國AVT、加拿大PointGrey等，在國內(nèi)工業(yè)相機(jī)市場市占率較高。國內(nèi)廠商主打性價比優(yōu)勢，對中國市場應(yīng)用進(jìn)行針對性開發(fā)，以占取有利切入點。從國內(nèi)企業(yè)市場進(jìn)展來看，一方面，以安防監(jiān)控為主的龍頭企業(yè)利用自身在軟硬件上的研發(fā)優(yōu)勢，開始布局工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域，如華?？萍迹涣硪环矫?，以專業(yè)機(jī)器視覺產(chǎn)品為主的零部件廠商也不斷推出智能相機(jī)系列產(chǎn)品，從中低端產(chǎn)品開始切入市場。工業(yè)相機(jī)按圖像處理器芯片可分為CCD相機(jī)和CMOS相機(jī)，CMOS相機(jī)正成為主流。CCD是電荷耦合器件的簡稱，CMOS是互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體的簡稱。CCD是各個感光元器件信號統(tǒng)一放大，噪聲較小，CMOS則是單獨(dú)放大，圖像有大量噪聲，圖像品質(zhì)低于CCD傳感器。隨著CMOS傳感器在消費(fèi)電子行業(yè)的大量應(yīng)用，CMOS傳感器在架構(gòu)設(shè)計和工藝保障上已經(jīng)明顯改善，同時CMOS具有集成度高、成本低、體積小等優(yōu)勢，目前在眾多應(yīng)用場景中正逐步取代CCD傳感器。3.5、視覺分析軟件：機(jī)器視覺“大腦”，國內(nèi)企業(yè)以二次開發(fā)為主視覺分析軟件是機(jī)器視覺“大腦”，實現(xiàn)視覺信息處理功能。視覺信息處理相當(dāng)于機(jī)器視覺的“大腦”，負(fù)責(zé)對相機(jī)采集的圖像進(jìn)行處理分析，實現(xiàn)對特定目標(biāo)的識別、檢測與分析，并作出相應(yīng)決策。視覺信息處理一般包括圖像預(yù)處理、圖像定位與分割、特征提取、模式分類、語義理解等層次。以一只貓的圖像識別為例，首先將獲得的圖像進(jìn)行預(yù)處理提高圖像質(zhì)量，利用邊界分割確定目標(biāo)的大小、位置與方向信息，然后進(jìn)行特征提取獲得紋理、形狀、顏色等特征，再使用各種搜索算法，與圖像數(shù)據(jù)庫中有類似特征的圖像匹配從而識別目標(biāo)物體，最后對物體解釋描述。機(jī)器視覺軟件先后出現(xiàn)四種主流軟件平臺。機(jī)器視覺軟件負(fù)責(zé)視覺感知與理解，實現(xiàn)執(zhí)行控制、圖像采集、圖像分析與處理、業(yè)務(wù)計算、顯示等重要功能。視覺軟件的發(fā)展經(jīng)過了四個階段：基于圖像算子的視覺開發(fā)軟件：針對某個特定的生產(chǎn)步驟，集成光源、IO、相機(jī)等外設(shè)，對采集到的圖像進(jìn)行多算子的處理，最后產(chǎn)生圖片供顯示，產(chǎn)生狀態(tài)、數(shù)據(jù)，其中以Halcon、OpenCV為代表，缺點是成本較高、人員技術(shù)要求嚴(yán)格；基于算法組件的視覺軟件平臺：是將一個或多個算子，封裝成具備某種綜合功能的組件（如：圓查找、模板匹配、二維碼識別等），并提供可運(yùn)行時動態(tài)組合各組件功能的軟件，典型代表有康耐視的VisionPro、凌云光的VisionWare、?？档腣isionMaster、陜西維視圖像的Visionbank等；基于組態(tài)思想的視覺開發(fā)平臺：以靈活多樣的組態(tài)方式（而不是編程方式）提供良好的用戶開發(fā)界面和簡捷的使用方法，提供軟硬件的全部接口進(jìn)行系統(tǒng)集成，以基恩士的CV_X軟件庫，凌云公司的VisionAssembly為代表；基于云端計算的視覺平臺：該平臺還處于發(fā)展過程中，以構(gòu)建場景互聯(lián)的工業(yè)云平臺為目的，實現(xiàn)更大范圍的智能工廠生產(chǎn)系統(tǒng)集成。國外機(jī)器視覺軟件發(fā)展較為成熟，國內(nèi)以二次開發(fā)為主。代表性機(jī)器視覺軟件有OpenCV、HALCON和HexSight等，OpenCV是美國Intel開發(fā)的開源免費(fèi)圖像處理庫，主要應(yīng)用于計算機(jī)視覺領(lǐng)域，開發(fā)成本較低，但其可靠性、執(zhí)行效率、效果和性能不如商業(yè)化軟件。HALCON是德國MVTec公司開發(fā)的機(jī)器視覺算法包，HALCON圖像處理庫包括一千多個獨(dú)立的函數(shù)，其函數(shù)庫可以通過C/C++和Delphi等多種編程語言調(diào)用，同時支持百余種工業(yè)相機(jī)和圖像采集卡包括GenlCam，GigE和IIDC1394，被公認(rèn)是功能最強(qiáng)的機(jī)器視覺軟件之一。由于機(jī)器視覺軟件的底層算法具有非常高的技術(shù)壁壘，國內(nèi)公司主要基于OpenCV等開源算法庫，或Halcon、VisionPro等商業(yè)算法庫，進(jìn)行二次開發(fā)。代表產(chǎn)品包括北京凌云光VisionWARE視覺軟件、陜西維視圖像

Visionbank機(jī)器視覺軟件、深圳市精浦科技有限公司OpencvRealViewBench(RVB)等。4、中游集成商：需求碎片化導(dǎo)致市場分散，看好具備兩大能力的企業(yè)4.1、視覺系統(tǒng)貢獻(xiàn)行業(yè)主要銷售額，算法已進(jìn)入云端智能計算時代機(jī)器視覺中游包括設(shè)備制造和系統(tǒng)集成兩個環(huán)節(jié)。機(jī)器視覺中游企業(yè)既要承接上游的硬件設(shè)備，也要進(jìn)行中游算法開發(fā)，還要為下游客戶提供整體解決方案和相關(guān)服務(wù)。系統(tǒng)集成商主要面向設(shè)備制造商或者最終用戶，提供硬件集成、軟件服務(wù)等解決方案，可根據(jù)用戶要求提供非標(biāo)服務(wù)。目前國內(nèi)系統(tǒng)集成行業(yè)門檻較低，市場競爭較為激烈，行業(yè)盈利空間相對有限。設(shè)備制造商不止是做軟件系統(tǒng)集成，而是將光源、鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡、視覺分析軟件等與軟件系統(tǒng)結(jié)合，針對特定下游應(yīng)用場景進(jìn)行開發(fā)，制造完整的機(jī)器視覺系統(tǒng)或裝備。視覺系統(tǒng)等整套設(shè)備為機(jī)器視覺行業(yè)銷售額主要構(gòu)成。從細(xì)分產(chǎn)品構(gòu)成來看，機(jī)器視覺各類產(chǎn)品可分為三類，第一類是特定應(yīng)用視覺系統(tǒng)或可配置視覺系統(tǒng)，典型的工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)包括光源、鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件、通訊、輸入輸出單元等，第二類主要是硬件，包括相機(jī)、光學(xué)原件、照明設(shè)備、各類傳感器等；

第三類包括軟件、線纜、采集卡等其他配件。根據(jù)中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)顯示，2020年中國特點應(yīng)用機(jī)器視覺系統(tǒng)的銷售額占比為43.3%，2D相機(jī)為18.8%，光學(xué)原件為16.2%，三者合計占比達(dá)到71.6%，特點應(yīng)用視覺系統(tǒng)和硬件類產(chǎn)品2020年合計占比接近90%，為機(jī)器視覺市場主要構(gòu)成，軟件類和配件類市場份額較小。機(jī)器視覺算法歷經(jīng)四代革新，已進(jìn)入云端智能計算時代。機(jī)器視覺算法對于中游系統(tǒng)集成至關(guān)重要，其發(fā)展可以劃分為四個階段：第一代為模式識別的圖像處理，改善了圖像的質(zhì)量；第二代為模式識別的圖像分析，用特征提取工具實現(xiàn)圖像中的目標(biāo)識別，常有主成分分析，F(xiàn)isher分析、遺傳算法等；第三代為圖像理解深度學(xué)習(xí)，可以完成分類、分割、檢測和識別功能；第四代為云端智能計算，利用基于知識圖譜的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立生產(chǎn)專家?guī)?。常見的機(jī)器視覺算法工具主要有兩種類型，一種是包含多種處理算法的工具包，另一種是專門實現(xiàn)某一類特殊工作的應(yīng)用軟件，二者各有利弊，需根據(jù)用戶實際情況來選擇。4.2、需求碎片化導(dǎo)致市場集中度較低，看好具備兩種能力的中游企業(yè)下游需求碎片化和定制化程度較高，機(jī)器視覺系統(tǒng)通用性較差，導(dǎo)致中游市場集中度較低。機(jī)器視覺下游應(yīng)用市場呈現(xiàn)出高度碎片化和定制化的特點，涉及行業(yè)眾多且需求多元，而一套機(jī)器設(shè)備往往只能應(yīng)用于單一行業(yè)，或一套視覺系統(tǒng)中的配件只能使用特定廠商的產(chǎn)品，因此針對不同行業(yè)大多需要進(jìn)行定制開發(fā)。目前中游機(jī)器視覺企業(yè)很難覆蓋所有主要下游行業(yè)，也無法全部覆蓋全部型號產(chǎn)品，不同行業(yè)之間推廣鋪開的開發(fā)成本和使用維護(hù)較高，導(dǎo)致機(jī)器視覺中游市場集中度較低，同時，大部分企業(yè)產(chǎn)品型號眾多，但單個產(chǎn)品量都不高，呈現(xiàn)多品種、小批量的特征。站在機(jī)器視覺中游行業(yè)視角來看，我們看好具備底層算法能力以及上游部分零部件自產(chǎn)能力的中游企業(yè)。首先，目前機(jī)器視覺中游企業(yè)大多不具備底層算法開發(fā)能力，更多以二次開發(fā)為主，與特定場景需求結(jié)合度不高，更新需求響應(yīng)較慢，因此未來獨(dú)立具備底層算法開發(fā)能力的中游企業(yè)將更具優(yōu)勢；其次，中游行業(yè)競爭激烈，產(chǎn)品型號眾多且單產(chǎn)品的價值量一般不高，如何壓降成本將是未來企業(yè)之間博弈的關(guān)鍵。因此能夠向上游產(chǎn)業(yè)鏈延伸，具備自主生產(chǎn)部分零部件的中游企業(yè)將在未來競爭格局中占據(jù)有利地位；最后，下游需求的高度碎片化與機(jī)器視覺裝備通用性差導(dǎo)致定制化程度較高，如何開拓更多不同下游應(yīng)用行業(yè)，尤其是在未來幾年景氣度比較高的鋰電、光伏等行業(yè)，將是為中游企業(yè)提供超額利潤的重要因素，而具備上述兩種能力的中游企業(yè)在未來市場競爭中將更具優(yōu)勢。5、重點公司分析：矩子科技、奧普特、天準(zhǔn)科技5.1、矩子科技：檢測領(lǐng)域先發(fā)龍頭，訂單良好盈利改善檢測領(lǐng)域先發(fā)龍頭，技術(shù)積累較為深厚。公司是國內(nèi)最早進(jìn)入機(jī)器視覺檢測領(lǐng)域的企業(yè)，經(jīng)過多年深耕已具備扎實的研發(fā)能力，底層算法、2D/3D機(jī)器視覺軟件和部分核心零部件均為自主研發(fā)，具備向下游多個細(xì)分行業(yè)拓展的能力。公司推出的3DSPI及3DAOI持續(xù)放量，具備SMT整線銷售能力，憑借高性價比優(yōu)勢有望實現(xiàn)進(jìn)口替代。同時FPC柔性電路板、半導(dǎo)體、鋰電、醫(yī)藥等領(lǐng)域新產(chǎn)品正在相繼推出，推動公司收入加速增長。MiniLED行業(yè)需求迎來放量，公司訂單良好有望延續(xù)高增。半導(dǎo)體工藝檢測是機(jī)器視覺在半導(dǎo)體行業(yè)中的重要應(yīng)用，MiniLED行業(yè)的興起為公司AOI產(chǎn)品帶來新增長點。根據(jù)CINNOResearch機(jī)構(gòu)預(yù)測，MiniLED行業(yè)未來五年的市場規(guī)模將增漲十倍，MiniLED背光模組將從不到2,000萬片/年出貨量將增長至1.7億片/年，市場空間廣闊，相應(yīng)將帶動公司AOI產(chǎn)品持續(xù)放量。截至2021年Q3，公司合同負(fù)債為2686.72萬元，相比2020度末增長160.04%，主要原因為新簽合同預(yù)收貨款以及發(fā)出商品已收貨款增加，說明公司AOI、SPI、FPC柔性線路板通用光學(xué)檢測設(shè)備、鐳雕機(jī)、選擇性波峰焊等產(chǎn)品訂單情況較好，在下游需求高景氣背景下有望持續(xù)高增。